CN104459783B - 一种识别构造圈闭的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种识别构造圈闭的方法及装置。该方法包括：对所获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点；对网格数据点进行滤波处理，剔除异常值的网格数据点；依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点和第二特征点；最后依次将每个第一特征点与距离最近的第二特征点进行匹配，识别出构造圈闭。该装置包括网格划分单元、滤波处理单元、特征点判断单元以及识别单元。通过本申请所公开的识别构造圈闭的方法及装置能实现准确识别出微型构造圈闭的目的。

Description

一种识别构造圈闭的方法及装置

技术领域

本申请涉及油气地震勘探开发解释方法技术领域，特别涉及一种识别构造圈闭的方法及装置。

背景技术

油田经过几十年的开发,剩下的是呈分散状态的剩余油。因此，挖掘剩余油就成了老油田开发的主要任务，也是提高油藏采收率的重点。在油田的开发后期，大构造背景下发育的面积小、幅度低的微型构造圈闭对剩余油分布具有十分重要的控制作用。构造圈闭为储集岩层及其上覆盖层，因某种局部构造形成而形成的，对油气具有保存能力的圈闭，其主要包括背斜圈闭、断鼻圈闭、岩体刺穿型圈闭、裂缝型圈闭等类型。一般来说，微型构造圈闭主要是指面积为0.01～0.5km²的构造圈闭。在油藏开发的后期，一般情况下，正向微构造适宜部署采油井，负向微构造适宜注水驱油。如果把油藏范围内正负向微构造刻画清楚，将对开发调整方案编制和开发井位部署具有十分重要指导意义。

目前，在油气田开发区块制作地震构造图件依然沿用勘探阶段的方法。该方法主要是在地震资料解释层位的基础上进行网格处理(一般网格间距为100-500米)、平滑，然后根据数据点的变化趋势，以等间距变化的原则内插出数据点之间空白处的Z值变化，然后勾绘等值线。但该方法一般仅能识别面积大于1km²的较大面积构造圈闭，无法识别出微型构造圈闭。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种识别构造圈闭的方法及装置，以实现准确识别出微型构造圈闭的目的。

为解决上述技术问题，本申请通过以下技术方案来实现：

本申请实施例提供了一种识别构造圈闭的方法，包括如下步骤：

S1，对所获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点；

S2，对所述网格数据点进行滤波处理；

S3，依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点以及第二特征点，所述每个网格数据点排除那些处于网格数据面边缘上的网格数据点；

S4，在判断出构造圈闭的所有第一特征点和第二特征点时，依次将每个第一特征点与距离最近的第二特征点进行匹配，识别出构造圈闭。

优选的，所述依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点以及第二特征点包括：

依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点；

在判断出构造圈闭的所有第一特征点时，依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

优选的，所述依次将每个网格数据点的数值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点包括：

依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点。

优选的，所述依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点包括：

将第n个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第n个网格数据点的Z轴方向坐标值是否最大；

在判断出第n个网格数据点的Z轴方向坐标值最大时，将第n个网格数据点作为构造圈闭的第一特征点，并进行标记；n为正整数。

优选的，所述依次将每个网格数据点的数值与相其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点包括：

依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

优选的，所述依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点包括：

将第m个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，m为正整数。

优选的，在判断出第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将第m个网格数据点作为构造圈闭的第二 特征点，并进行标记。

优选的，在判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中不存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点，但其周围相邻的八个网格数据点中存在有等值数据点时，将所述等值数据点作为中心，补齐与所述等值数据点相邻的八个网格数据点，将所述第m个网格数据点与所述等值数据点共同构成第m’个网格数据点，将第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点是否为构造圈闭的第二特征点，m’为正整数；所述等值数据点为Z轴方向坐标值等于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。

优选的，所述将第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点是否为构造圈闭的第二特征点包括：

将所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；

在判断出所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将所述第m’个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。

优选的，所述对所获取的地震层面数据进行网格处理包括：采用搜索半径100-500米、网格间距1-25米，对所获取的地震层面数据进行网格处理。

优选的，所述对所述网格数据点进行滤波处理包括：

连续采样N个网格数据点，判断所述N个网格数据点中的中心点的数值是否为最大或最小，其中N为大于3的正整数；

在判断所述中心点的数值为最大或最小时，去掉所述中心点的数值以及另外一个最大值或最小值的网格数据点，用剩余的N-2个网格数据点的距离加权平均值对所述中心点进行重新赋值。

本申请实施例还提供了一种识别构造圈闭的装置，该装置包括：

网格划分单元，所述网格划分单元用于对所获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点；

滤波处理单元，所述滤波处理单元用于对所述网格数据点进行滤波处理；

特征点判断单元，所述特征点判断单元用于依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻 的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点和第二特征点，所述每个网格数据点排除那些处于网格数据面边缘上的网格数据点；

识别单元，在判断出构造圈闭的所有第一特征点和第二特征点时，依次将每个第一特征点与距离最近的第二特征点进行匹配，识别出构造圈闭。

优选的，所述特征点判断单元包括：

第一特征点判断单元，所述第一特征点判断单元用于依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点；

第二特征点判断单元，所述第二特征点判断单元用于在判断出构造圈闭的所有第一特征点时，依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

优选的，所述第一特征点判断单元包括第一特征点Z值判断单元，所述第一特征点Z值判断单元用于依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点。

优选的，所述第一特征点Z值判断单元包括：

最大值判断单元，所述最大值判断单元用于将第n个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第n个网格数据点的Z轴方向坐标值是否最大；

第一特征点标记单元，所述第一特征点标记单元用于在判断出第n个网格数据点的Z轴方向坐标值最大时，将第n个网格数据点作为构造圈闭的第一特征点，并进行标记。

优选的，所述第二特征点判断单元包括第二特征点Z值判断单元，所述第二特征点Z值判断单元用于依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

优选的，所述第二特征点Z值判断单元包括第一判断子单元，所述第一判断子单元用于将第m个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，m为正整数。

优选的，所述第一判断子单元包括第二特征点标记单元A，所述第二特征点标记单元A用于在判断出第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将第m个网格数据点作为构造圈闭的第二特征 点，并进行标记。

优选的，所述第一判断子单元还包括第二判断子单元，所述第二判断子单元用于在判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中不存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点，但其周围相邻的八个网格数据点中存在有等值数据点时，将所述等值数据点作为中心，补齐与所述等值数据点相邻的八个网格数据点，将所述第m个网格数据点与所述等值数据点共同构成第m’个网格数据点，将第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点是否为构造圈闭的第二特征点，m’为正整数；所述等值数据点为Z轴方向坐标值等于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。

优选的，所述第二判断子单元包括：

高低点判断单元，所述高低点判断单元用于将所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；

第二特征点标记单元B，所述第二特征点标记单元B用于在判断出所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将所述第m’个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。

与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：

通过利用九点比值法，即依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的南北向、东西向、北东-南西向、北西-南东向四个方向的八个网格数据点的数值进行对比，判断出构造圈闭的第一特征点和第二特征点，再将第一特征点和距离最近的第二特征点相匹配，识别出构造圈闭。这实现了准确识别出微型构造圈闭的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例一中识别构造圈闭的方法的流程示意图。

图2A-2D为九点比值法的原理示意图。

图3A-3B为利用九点比值法判断构造圈闭的第一特征点的示意图。

图4A-4D为利用九点比值法中的方法A来判断构造圈闭的第二特征点的原理示意图。

图5为不能利用方法A来判断第二特征点的一种情形示意图。

图6A-6B为一个独立微型构造的追踪示意图。

图7为使用现有技术的具体应用效果示意图。

图8为本申请实施例一的具体应用效果示意图。

图9为本申请实施例二中一种识别构造圈闭的装置示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

下面结合附图来详述上述实施例的具体实现方式。

实施例

图1为本申请实施例一中识别构造圈闭的方法的流程示意图。该方法包括如下步骤：

S101，对获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点。

地震层面数据一般是以20米、25米、50米、100米等各种间距平均分布的数据点，整体具有空间立体形态，数据点呈方阵形，每个数据点具有x、y、z三列数据。目前，国内地震层面原始数据中水平采样点的间距一般为20米或25米(个别12.5米)，通常搜索半径为1000-5000米，网格间距要求一般为100-500米。在本申请实施例中，采用搜索半径100-500米、网格间距1-25米，对获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点。进行网格处理后，所形成的网格数据点以1至25米的间距均匀分布于X和Y方向，这为后续运算提供了高精度的基础数据。

S102，对网格数据点进行滤波处理，剔除异常网格数据点。

由于仪器设备以及外在环境等所造成的影响，导致所获取的地震层面数据中一般都存在有异常数据点。为了使后续处理结果更加准确，需要通过滤波处理来剔除这些异常数据点。目前，常用的滤波算法有：限幅滤波法；中位值滤波法；算术平均滤波法；递推平均滤波法；中位值平均滤波法；递推中位值滤波法；限幅平均滤波法；一阶滞后滤波法；加权递推平均滤波法；消抖滤波法等。为了消除网格数据的孤立异常值以及偶然出现的脉冲性干扰，在本 申请实施例中，采用改进的防脉冲干扰平均滤波法对网格处理后所得到的网格数据点进行滤波处理。该方法具体为：从所得到的网格数据点中，连续采样N个网格数据点，去掉这N个网格数据点中数值最大和最小的网格数据点，然后计算剩余的N-2个网格数据点数值的加权平均值，N为大于3的正整数。如果这N个网格数据点的中心点的数值不是最大或最小，则不对该中心点进行任何处理；如果该中心点的数值最大值或最小，那么就去掉该中心点的数值以及另外一个最小值或最大值的网格数据点，然后用剩余的N-2个网格数据点的距离加权平均值对中心点进行重新赋值。该方法的优点是对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差；对周期干扰具有良好的抑制作用，平滑度高，适于高频振荡的系统。

步骤S103，利用九点比值法计算构造圈闭的第一特征点。

九点比值法是将中心点的数值与南北向、东西向、北东-南西向、北西-南东向这四个方向的八个相邻数据点的数值相比较，其原理示意图如图2A-2D所示，这四幅图中黑色填充的圆形表示中心点。从这四幅图中可以看出，这八个相邻数据点可以为高点(如图中内设三角符号的圆形所示)，也可以为低点(如图中内设加号的圆形所示)，还可以为不确定点(如图中灰色填充的圆形所示)。此处高点和低点分别是指数值高于和低于中心点的数据点，不确定点是指无法判断其数值跟中心点之间大小关系的数据点，不确定点包括了等值数据点。在一实施例中，在剔除异常网格数据点后，依次将网格数据面上每个网格数据点的Z值与其周围相邻的八个数据点的Z值相比较，来判断哪些网格数据点是构造圈闭的第一特征点。例如，将第n个网格数据点的Z值与其周围相邻的八个网格数据点的Z值相比较，如果第n个网格数据点的Z值大于其周围相邻的八个网格数据点的Z值，那么可以判断出该第n个网格数据点为构造圈闭的第一特征点，如图3A-3B所示。在这两幅图中，仅深灰色填充的圆形表示第一特征点，内设加号的圆形表示Z值低于第一特征点的Z值的网格数据点。如果该第n个网格数据点的Z值并不大于其周围相邻的八个网格数据点的Z值，那么该第n个网格数据点就不是构造圈闭的第一特征点。此时，就以上述相同的方法来判断第n+1个网格数据点是不是构造圈闭的第一特征点。以此类推，直到判断出所有构造圈闭的第一特征点为止。最后将计算得到的所有构造圈闭的第一特征点标记在网格数据面上。其中，n为正整数，第n个网格数据点可以是所有的网格数据面上任意一个网格数据点。在本实施例中，Z值为Z轴方向的坐标值，表示纵向的时间域或深度域的大小。

步骤S104，利用九点比值法计算构造圈闭的第二特征点。

在计算出所有构造圈闭的第一特征点后，再依次将网格数据面上每个网格数据点的数值与其周围相邻八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。在一实施例中，是依次将网格数据面上每个网格数据点的Z值与其周围相邻的八个数据点的Z值相比较，来判 断哪些网格数据点是构造圈闭的第二特征点，主要由以下两种判断方法：

方法A：针对于第m个网格数据点，在其周围相邻的八个网格数据点中，至少有两个被低点分隔的高点存在，而且至少有两个被高点分隔的低点存在，则该第m个网格数据点为构造圈闭的第二特征点，并将该网格数据点在网格数据面上进行标记。在一实施例中，高点是指Z轴方向坐标值高于第m个网格数据点Z轴方向坐标值的数据点，低点是指Z轴方向坐标值低于第m个网格数据点Z轴方向坐标值的数据点。

以图4A-4D所示的四个9-网格为例，这四幅图中，黑色填充的圆形表示中心点，内设三角符号的圆形表示高点，内设加号的圆形表示低点，没有任何填充的圆形表示等值数据点。在图4A中，高点和低点各为4个，并且高点和低点都是两两相隔；在图4B中，高点有6个，低点2个，并且高点被这两个低点分隔；在图4C中，高点有3个，低点有4个，还有一个与中心网格数据点数值相等的等值数据点，这些高点和低点也相互隔开；在图4D中，高点有2个，低点有5个，还有一个与中心网格数据点数值相等的等值数据点，高点和低点也各自隔开。所以这四个9-网格的中心网格数据点均可作为构造圈闭的第二特征点。图4A-4D中仅只示意性的显示出几种满足方法A的情形，但不限于图4A-4D中所示的情形。

对于不能用方法A来判断，但是存在数值等于第m个网格数据点数值的相邻等值数据点时，则利用下述方法B来进行判断：以该等值数据点为中心，补齐周围八个相邻的网格数据点，然后把该等值数据点与第m个网格数据点共同构成第m’个网格数据点，再利用方法A进行判断，即判断在第m’个网格数据点的周围相邻八个网格数据点中是否存在至少有两个被低点分隔的高点存在，而且至少有两个被高点分隔的低点。如果满足该条件，则该第m’个网格数据点为构造圈闭的第二特征点，并将第m’个网格数据点标记在网格数据面上。很显然，第m’个网格数据点的数值与第m个网格数据点的数值相等。在一实施例中，高点为Z轴方向坐标值高于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，低点为Z轴方向坐标值低于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。在一实施例中，等值数据点是指Z轴方向坐标值等于第二中心数据点的Z轴方向坐标值相等的数据点。

以图5所示的网格数据点为例，中间的黑色网格数据点和其周围左右两侧的白色等值数据点共同构成了构造圈闭的第二特征点。

一直进行方法A和方法B的循环判断，直到判断出网格数据面上所有的网格数据点是或不是构造圈闭的第二特征点，并将所有的第二特征点标记在网格数据面上。

如果既不满足方法A，也不满足方法B的网格数据点，那么该网格数据点可以判断为不是构造圈闭的第二特征点。对于处于网格数据面边缘上的网格数据点，由于数据不完整，不能进行判断，所以将这类网格数据点也判断为不是构造圈闭的第二特征点。

步骤S105，将构造圈闭的第一特征点和距离最近的第二特征点进行匹配，识别出构造圈闭。

在计算出所有构造圈闭的第二特征点后，将构造圈闭的第一特征点和距离最近的第二特征点进行匹配。即在网格数据面上，从某一第一特征点出发，按Z值降低的顺序，查找该第一特征点四周的第二特征点。当发现距离其最近的第一个第二特征点时，停止查找。该第一特征点和此第二特征点之间的所有网格数据点构成了该构造圈闭的完整形态，此时第一特征点便为该构造圈闭的背斜高点，第二特征点为溢出点。然后，查找与该溢出点Z值相等的相邻网格数据点，这些网格数据点构成的封闭等值线即为该构造圈闭的最外圈，其面积即为该构造圈闭的面积，如图6A-6B所示。图6A中A表示一个完整的构造圈闭，图6B为A的局部放大图。本实施例中所识别出的构造圈闭为背斜圈闭。

在上述实施例中，构造圈闭的第一特征点和第二特征点也可称为构造圈闭的顶点和鞍部转折点。

上述仅描述了一个构造圈闭的情形，对于该网格数据面上有其他构造圈闭都可以用上述方法来进行识别，在此不再赘叙。

在本实施例中，是先利用九点比值法查找出所有构造圈闭的第一特征点，再查找构造圈闭的第二特征点。如有需要，也可以先进行计算出所有第二特征点的步骤，再进行查找第一特征点的计算，计算过程与上述步骤S103和步骤S104相同，只需将这两个步骤调换一下先后顺序即可，在此不再赘叙。

本申请实施例中的九点比值法在高精度网格的基础上，精细的比较每个点和周围八个点的关系，能准确的找出微型构造圈闭的背斜高点和溢出点，从而准确的识别出微型构造圈闭的形态。由此可见，通过本申请的技术方案能准确的识别出微型构造圈闭，提高了识别精度。

下面以一具体实施来验证进行上述步骤的实际应用效果。

图7和图8分别为在塔里木探区使用现有技术和本申请技术方案得到的实验结果。从图7中可以看出，使用现有技术并没有在该探区发现任何构造圈闭。而从图8中可以看出，使用本申请的技术方案，在该探区发现了一面积为0.01平方千米的微型构造圈闭，该微型构造圈闭如图8中的灰色区域所示。由此可见，通过本申请中的技术方案能准确的识别出微型构造圈闭所在位置及其面积大小，这为后续油气田开发注采方案和储量计算提供了可靠的数据。

本申请实施例还提供了一种识别构造圈闭的装置，如图9所示。该装置包括网格划分单元901、滤波处理单元902、特征点判断单元903以及识别单元904。其中，网格划分单元901用于对所获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点。滤波处理单元902用于对所有的网格数据点进行滤波处理。

特征点判断单元903用于依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点和第二特征点，这里每个网格数据点不包括那些处于网格数据面边缘上的网格数据点。特征点判断单元903包括第一特征点判断单元9031和第二特征点判断单元9032。

第一特征点判断单元9031用于依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点，这里的每个网格数据点不包括那些处于网格数据面边缘上的网格数据点。其包括第一特征点Z值判断单元(图9中未示出)，该第一特征点Z值判断单元用于依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点。第一特征点Z值判断单元包括：最大值判断单元和第一特征点标记单元。该最大值判断单元用于将第n个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第n个网格数据点的Z轴方向坐标值是否最大。第一特征点标记单元用于在判断出第n个网格数据点的Z轴方向坐标值最大时，将第n个网格数据点作为构造圈闭的第一特征点，并进行标记。

第二特征点判断单元9032用于在判断出构造圈闭中所有的第一特征点时，依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点，这里每个网格数据点也不包括那些处于网格数据面边缘上的网格数据点。第二特征点判断单元9032包括第二特征点Z值判断单元(图9中未示出)，该第二特征点Z值判断单元用于依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

第二特征点Z值判断单元包括第一判断子单元，该第一判断子单元用于将第m个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点。该第一判断子单元包括第二特征点标记单元A，该第二特征点标记单元用于在判断出第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将第m个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记。该第一判断子单元还包括第二判断子单元，该第二判断子单元用于在判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中不存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点，但其周围相邻的八个网格数据点中存在有等值数据点时，将所述等值数据点作为中心，补齐与所述等值数据点相邻的八个网格数据点，将所述第m个网格数据点与所述等值数据点共同构成第m’个网格数据点，将第m’个网格数据点的Z轴方 向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第m’个网格数据点是否为构造圈闭的第二特征点。

第二判断子单元包括高低点判断单元和第二特征点标记单元B。高低点判断单元用于将第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点。第二特征点标记单元B用于在判断出第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将第m’个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记。

识别单元904，在判断出构造圈闭所有的第一特征点和第二特征点时，依次将每个第一特征点与距离最近的第二特征点进行匹配，识别出构造圈闭。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (20)

1.一种识别构造圈闭的方法，其特征在于，包括：

S1，对所获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点；

S2，对所述网格数据点进行滤波处理；

S3，依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点以及第二特征点，所述每个网格数据点排除那些处于网格数据面边缘上的网格数据点；

S4，在判断出构造圈闭的所有第一特征点和第二特征点时，依次将每个第一特征点与距离最近的第二特征点进行匹配，识别出构造圈闭。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点以及第二特征点包括：

依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点；

在判断出构造圈闭的所有第一特征点时，依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次将每个网格数据点的数值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点包括：

依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点包括：

将第n个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第n个网格数据点的Z轴方向坐标值是否最大；

在判断出第n个网格数据点的Z轴方向坐标值最大时，将第n个网格数据点作为构造圈闭的第一特征点，并进行标记；n为正整数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次将每个网格数据点的数值与相其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点包括：

依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点包括：

将第m个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，m为正整数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在判断出第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将第m个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中不存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点，但其周围相邻的八个网格数据点中存在有等值数据点时，将所述等值数据点作为中心，补齐与所述等值数据点相邻的八个网格数据点，将所述第m个网格数据点与所述等值数据点共同构成第m’个网格数据点，将第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点是否为构造圈闭的第二特征点，m’为正整数；所述等值数据点为Z轴方向坐标值等于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点是否为构造圈闭的第二特征点包括：

将所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；

在判断出所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将所述第m’个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所获取的地震层面数据进行网格处理包括：采用搜索半径100-500米、网格间距1-25米，对所获取的地震层面数据进行网格处理。

11.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述网格数据点进行滤波处理包括：

连续采样N个网格数据点，判断所述N个网格数据点中的中心点的数值是否为最大或最小，其中N为大于3的正整数；

在判断所述中心点的数值为最大或最小时，去掉所述中心点的数值以及另外一个最大值或最小值的网格数据点，用剩余的N-2个网格数据点的距离加权平均值对所述中心点进行重新赋值。

12.一种识别构造圈闭的装置，其特征在于，包括：

网格划分单元，所述网格划分单元用于对所获取的地震层面数据进行网格处理，形成等间距规则分布的网格数据点；

滤波处理单元，所述滤波处理单元用于对所述网格数据点进行滤波处理；

特征点判断单元，所述特征点判断单元用于依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点和第二特征点，所述每个网格数据点排除那些处于网格数据面边缘上的网格数据点；

识别单元，在判断出构造圈闭的所有第一特征点和第二特征点时，依次将每个第一特征点与距离最近的第二特征点进行匹配，识别出构造圈闭。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述特征点判断单元包括：

第一特征点判断单元，所述第一特征点判断单元用于依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点；

第二特征点判断单元，所述第二特征点判断单元用于在判断出构造圈闭的所有第一特征点时，依次将每个网格数据点的数值与其周围相邻的八个网格数据点的数值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一特征点判断单元包括第一特征点Z值判断单元，所述第一特征点Z值判断单元用于依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与相对应的周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第一特征点。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一特征点Z值判断单元包括：

最大值判断单元，所述最大值判断单元用于将第n个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第n个网格数据点的Z轴方向坐标值是否最大；

第一特征点标记单元，所述第一特征点标记单元用于在判断出第n个网格数据点的Z轴方向坐标值最大时，将第n个网格数据点作为构造圈闭的第一特征点，并进行标记。

16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二特征点判断单元包括第二特征点Z值判断单元，所述第二特征点Z值判断单元用于依次将每个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断出构造圈闭的第二特征点。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第二特征点Z值判断单元包括第一判断子单元，所述第一判断子单元用于将第m个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，m为正整数。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第一判断子单元包括第二特征点标记单元A，所述第二特征点标记单元A用于在判断出第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将第m个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记。

19.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第一判断子单元还包括第二判断子单元，所述第二判断子单元用于在判断第m个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中不存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点，但其周围相邻的八个网格数据点中存在有等值数据点时，将所述等值数据点作为中心，补齐与所述等值数据点相邻的八个网格数据点，将所述第m个网格数据点与所述等值数据点共同构成第m’个网格数据点，将第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点是否为构造圈闭的第二特征点，m’为正整数；所述等值数据点为Z轴方向坐标值等于所述第m个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述第二判断子单元包括：

高低点判断单元，所述高低点判断单元用于将所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值与其周围相邻的八个网格数据点的Z轴方向坐标值相比较，判断所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中是否存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点；

第二特征点标记单元B，所述第二特征点标记单元B用于在判断出所述第m’个网格数据点周围相邻的八个网格数据点中存在有至少两个被低点分隔的高点以及至少两个被高点分隔的低点时，将所述第m’个网格数据点作为构造圈闭的第二特征点，并进行标记；所述高点为Z轴方向坐标值高于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点，所述低点为Z轴方向坐标值低于所述第m’个网格数据点的Z轴方向坐标值的网格数据点。